filmov
tv
Data and Models Version control in Computer Vision Meetup
Показать описание
Михаил Рожков
Senior Data Scientist в Raiffeisenbank
ML REPA: анонсы тем ближайших митапов и обзор инструментов
Влад Грозин
Data Scientist в JOOM
MLFlow для обеспечения воспроизводимости экспериментов
В докладе я расскажу про MLFlow в контексте ведения экспериментов в CV. Затрону его философские отличия MLFlow от DVC, и про то, где стоит применять один, а где - другой.
Роман Тезиков
Middle Data Scientist в Dbrain, разработчик библиотеки Catalyst
Wokrshop: Dive into Catalyst
Рассмотрим воспроизводимый CV с помощью фреймворка Catalyst. Я расскажу вам, как он работает и какие плюшки в нем есть.
Дмитрий Никулин
Research Engineer, Samsung AI Center Moscow
Experiment management in research: case study
Пару дней назад мы опубликовали статью на пересечении CV и RL. Я расскажу про написанную для этого инфраструктуру, как мы ставили эксперименты и какие велосипеды пришлось изобрести.
Senior Data Scientist в Raiffeisenbank
ML REPA: анонсы тем ближайших митапов и обзор инструментов
Влад Грозин
Data Scientist в JOOM
MLFlow для обеспечения воспроизводимости экспериментов
В докладе я расскажу про MLFlow в контексте ведения экспериментов в CV. Затрону его философские отличия MLFlow от DVC, и про то, где стоит применять один, а где - другой.
Роман Тезиков
Middle Data Scientist в Dbrain, разработчик библиотеки Catalyst
Wokrshop: Dive into Catalyst
Рассмотрим воспроизводимый CV с помощью фреймворка Catalyst. Я расскажу вам, как он работает и какие плюшки в нем есть.
Дмитрий Никулин
Research Engineer, Samsung AI Center Moscow
Experiment management in research: case study
Пару дней назад мы опубликовали статью на пересечении CV и RL. Я расскажу про написанную для этого инфраструктуру, как мы ставили эксперименты и какие велосипеды пришлось изобрести.
0:04:53
How to manage model and data versions
0:05:03
Version Control for Data Science Explained in 5 Minutes (No Code!)
0:01:27
Why Should You Use DVC to Version Control Your Data and Models?
0:04:37
How to Version Control Your Data and Models with DVC
0:13:04
Versioning Data with DVC (Hands-On Tutorial!)
0:35:39
🏺 Version Control Data and Models with W&B Artifacts
0:04:17
Version Control for Data Science
0:04:25
The 3 Categories of Data Versioning
2:07:16
Data and Models Version control in Computer Vision Meetup
0:39:16
Machine Learning Data Version Control (DVC): Reproducibility and Collaboration in your ML Projects
0:10:53
DVC Data Version Control Architecture Overview | #mlops #dvc #machinelearning
0:08:20
Version Control with DVC in a nutshell 🥜 (No Code!)
0:18:10
Versioning ML Models & Automating ML Pipelines Effectively using DVC & CML | #dvc
0:08:58
Steve Data Modeling: Mastering Version Control Strategies
0:08:25
Versioning (5) - Data Management - Full Stack Deep Learning
0:40:01
Data/Model Version Control using DVC: Healthcare use case
0:01:32
Databases: Managing version control of Erwin file changes with multiple environments
0:24:49
Alessia Marcolini: Version Control for Data Science | PyData Berlin 2019
0:26:46
Data Versioning and Reproducible ML with DVC and MLflow
0:24:55
DVC: data versioning and ML experiments on top of Git, Dmitry Petrov
0:14:31
Data Versioning Control with Real ML Project | Hands-On Lesson #1
0:35:01
DVC: Data Versioning and ML Experiments on Top of Git
0:08:53
Sharing Data and Models with DVC (Hands-On Data Science Tutorial!)
1:00:17
Open-source tools to version control ML models and experiments by DVC.org and Standard Cognition.
Комментарии